Зміст курсу
Ультимативна Візуалізація з Python
Ультимативна Візуалізація з Python
4. Додаткові Статистичні Графіки
5. Візуалізація з Використанням Seaborn
Застосування для Побудови Графіків
У сучасному динамічному світі обсяг даних постійно зростає. Візуалізація допомагає перетворити необроблені дані на інформативні графічні зображення, що спрощує розуміння важливої інформації.
Основні сфери застосування візуалізації:
- Комунікація: візуалізація допомагає передавати складні ідеї та інформацію широкій аудиторії;
- Аналітика: корисна для наочного представлення розподілу даних, взаємозв'язків і кореляцій;
- Прийняття рішень: відіграє важливу роль у створенні звітів і дашбордів, що сприяють стратегічному прийняттю рішень.
Припустимо, ви керуєте бізнесом і хочете переглянути продажі своїх продуктів з січня по червень. Ось графік, який допоможе вам отримати чітке уявлення:
Це приклад із штучними даними, але він показує кількість продажів за місяцями та підкреслює тенденції для кожного продукту.
Наприклад, продажі годинників помітно знизилися у березні та червні, що означає, що саме ці місяці слід проаналізувати для пояснення значного падіння продажів годинників.
Все було зрозуміло?
Дякуємо за ваш відгук!
Секція 1. Розділ 1